基于卷积神经网络的儿童自闭症面部特征分类

作     者：周锐 刘海军 邢丽莉 崔春杰 王高远 ZHOU Rui;LIU Hai-jun;XING Li-li;CUI Chun-jie;WANG Gao-yuan

作者机构：防灾科技学院河北廊坊065201 北京经纬纺机新技术有限公司北京市轻纺机械机器视觉工程技术研究中心北京100000 辽宁公安司法管理干部学院辽宁沈阳110161 

出 版 物：《电脑与电信》 (Computer & Telecommunication)

年 卷 期：2024年第5期

页      面：38-41页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：廊坊市科技局科学研究与发展计划项目,项目编号:2023011054 廊坊市科学技术研究与发展计划自筹经费项目,项目编号:2023011064 

主　　题：儿童自闭症 卷积神经网络 图像处理 

摘      要：儿童自闭症是一种难以早期发觉的疾病,这种症状不及时采取治疗措施将会影响一生,因此尽早发现、尽早治疗有着重要意义。儿童自闭症的传统诊断方法通常是通过观察法,这种方法耗费人力物力,容易错过最佳治疗时期。对此,提出了一种基于卷积神经网络的儿童自闭症分类模型,该模型以经过伽马变换、边界增强等图像处理操作后的特征增强数据作为输入,实现了通过儿童面部特征分类自闭症患者。实验结果表明,该模型具有良好的分类性能。